[发明专利]基于深度学习视差预测的合成孔径聚焦成像方法在审
| 申请号： | 202111569935.8 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114387327A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 裴炤;苟元帅;张艳宁;王淼;马苗;唐明 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/593 | 分类号： | G06T7/593;G06T7/80;G06T5/00;G06T5/30;G06V10/25;G06V10/762;G06V10/82;G01S13/90;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安永生专利代理有限责任公司 61201 | 代理人： | 申忠才 |
| 地址： | 710062 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习视差预测的合成孔径聚焦成像方法，由获取相机参数、预测场景视差图、确定待聚焦目标的深度、生成聚焦在深度L的合成孔径图像步骤组成。本发明以相机阵列采集的一组图像为输入，采用视差估计方法估计出这一组输入图像中参考图像的视差图，用聚类方法自动识别所在的区域并使用形态学处理，对聚类后的图像进行优化，根据视差与深度的关系得到感兴趣目标所在的深度，采用合成孔径成像的方法，快速地聚焦到目标；在获取感兴趣目标的三维信息，快速地聚焦目标，提高了运算速度、缩短了计算时间、降低了合成孔径聚焦的成本。本发明具有成像次数少、运算速度快、计算时间短、成本低等优点，可在合成孔径成像中推广应用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视差 预测 合成 孔径 聚焦 成像 方法 | ||
【主权项】：
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